1014 Sleep Monitoring in Mild Cognitive Impairment Using Noninvasive, Under the Sheet Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Sleep disorders (SD) are common in people with Mild Cognitive Impairment (MCI) from early Alzheimer’s disease (AD). This study investigated whether a new, inexpensive pressure-sensing technology of sleep monitoring could differentiate MCI patients from age-matched, cognitively normal controls. MCI-diagnosed (n=10) and age-matched controls with normal cognition (NC) (n=10), 65–85 years of age, recruited from a memory disorder clinic and community respectively, were studied in the home (2 nights) with a flat-sheet mattress pressure-sensor device and standard wrist actigraphy (7 nights). Resistive sensor technology, signal processing and statistical inference identified 2 distinct signature biomarkers of SD: high frequency (2–5’), low amplitude movement arousals (MAs) (not measured with standard actigraphy), and respiratory rate (RR). MA and spontaneous movement (SM)-RR coupling; a time series segmentation analysis of respiratory variability linked to MAs. Flat-sheet pressure sensor device-based sleep-wake and full arousals were based on the Kripke algorithm and compared to standard actigraphy. Standard actigraphy algorithm sleep scoring did not discriminate MCI from NC on any sleep variable although immobility trended higher in MCI (p<.06). SM-RR coupling index was significantly lower in MCI relative to NC group (M=0.51, SD=.07 vs. M=0.83, SD=.05) using General Linear Modeling with age as covariate (p<.02). Independent of group, lower SM-RR coupling index predicted higher self-reported sleepiness (p<.02) on the Stanford Sleepiness Scale (SSS) and device sleep fragmentation measure correlated positively with SSS average (r=0.49, p<.01). Home-monitoring in MCI revealed abnormal SM-RR coupling in MCI not detected by standard actigraphy. MA and sleep-related autonomic function (RR) time series suggest a neuroprotective function for this arousal neurocircuity to support respiratory tone, airway patency, and moderate hypoxia during sleep that is impaired in MCI relative to NC and may detect early cognitive decline. N/A.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».